Coded Illumination for Improved Lensless Imaging

要約

マスクベースのレンズレス カメラは、平面、薄型、軽量にすることができるため、大きな表面積と任意の形状を備えた計算イメージング システムの斬新な設計に適しています。
レンズレスカメラの最近の進歩にもかかわらず、レンズレスカメラから復元された画像の品質は、基礎となる測定システムの状態が悪いため、しばしば貧弱です。
この論文では、コード化された照明を使用して、レンズレスカメラで再構成された画像の品質を向上させることを提案します。
私たちのイメージングモデルでは、レンズレスカメラがセンサー測定値を記録するときに、シーン/オブジェクトは複数のコード化された照明パターンによって照らされます。
多数の照明パターンを設計およびテストし、シフト ドット (および関連する直交) パターンが全体的に最高のパフォーマンスを提供することを確認しました。
システムの分離可能性とブロック対角構造を利用する、高速で複雑性の低い回復アルゴリズムを提案します。
シミュレーション結果とハードウェア実験結果を提示して、提案した方法が再構成品質を大幅に改善できることを実証します。

要約(オリジナル)

Mask-based lensless cameras can be flat, thin, and light-weight, which makes them suitable for novel designs of computational imaging systems with large surface areas and arbitrary shapes. Despite recent progress in lensless cameras, the quality of images recovered from the lensless cameras is often poor due to the ill-conditioning of the underlying measurement system. In this paper, we propose to use coded illumination to improve the quality of images reconstructed with lensless cameras. In our imaging model, the scene/object is illuminated by multiple coded illumination patterns as the lensless camera records sensor measurements. We designed and tested a number of illumination patterns and observed that shifting dots (and related orthogonal) patterns provide the best overall performance. We propose a fast and low-complexity recovery algorithm that exploits the separability and block-diagonal structure in our system. We present simulation results and hardware experiment results to demonstrate that our proposed method can significantly improve the reconstruction quality.

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